PMS5003
PMS7003 Plantwer PMS 5003 および PMS 7003 センサー
The PMS 7003 and PMS 5003 sensors are the 7th resp 5th generation of the PMSx003 series developed by Plantower (chinese name 攀藤).
実験のセットアップ
この実験では、3 台の PMS 7003 と 3 台の PMS 5003 が同じ場所に配置されています。目的は、個々のセンサーの読み取り値の精度と、低コストのセンサーの効率的な校正の欠如によって引き起こされる潜在的なエラーのレベルを理解することです。
各センサー (PMS5003 および PMS7003) には、3 つのセンサー (PMSx003 #1、#2、および #3 として識別) があり、3 分間にわたって交互に動作します。 1 分ごとに最後の 30 秒のデータのみが収集され、最初の 30 秒はセンサーの出力を安定させるために保持されます。
追加の PMS5003 センサー (番号 #4 ) があります。これは屋外で数か月間連続モードで動作していた中古の(古い)センサーです。このセンサーの目的は、経年変化 (レーザーやファンの消耗など) によって精度が低下するかどうかを理解することです。
仕様書: PMS5003.pdf and PMS7003.pdf.センサーからの PMSx データには、「标標準颗粒物」 (標準粒子または CF-1、バイト 4 ～ 9) と「大気環境下」 (大気環境、バイト 10) の 2 種類があることに注意してください。 -15)。これは、この実験に使用する 2 番目のものです (説明してくれた Bart に感謝します)。
センサーの分解
次の写真は、PMS5003 を屋外で連続モードで数か月間稼働させたものです。
良いニュースは、Plantower が、レーザーとダイオードが取り付けられている PCB の前面 (右の画像 A を参照) への塵の蓄積を防ぐ、非常に優れた機械設計を行うことができたことです。 Dylos の塵の蓄積と比較すると、はるかに優れた寿命とデータ精度が保証されます。時間とともに。
電気および電子コンポーネントの点では、PMS5003 は初期の PMS1003 の設計とそれほど変わりません。 CPU は依然として Cypress CY8C4245 であり、48Mhz で動作する ARM Cortex-M0 と専用 ADC を組み合わせたものです。ダイオードからの出力をサンプリングします。
リアルタイムデータ
db はダストビン を表し、1 分あたりのカウントで測定されます。たとえば、db2.5-um は、空気力学的直径が 2.5 µm 未満の粒子の数を表します。
気象状況の時系列
RH が高いとレーザーで検出される粒子サイズに直接影響を与える可能性があるため、気象条件、特に相対湿度 (RH) が必要です。 BAM センサーの場合、実際には一定の湿度が必要です。
上のグラフは、CWOP 局 EW2754 に基づいています。以下の表は、GAIA A12 ステーションからのリアルタイムの測定値に基づいています。
粒子状物質の時系列
最初の 3 つの時系列グラフは、AQI (生の mg/m3 ではない) を使用した値を示していることに注意してください。 AQI は米国 EPA ブレークポイントに基づいています。 PM1 の場合、PM2.5 ブレークポイントが使用されます。
粒子状物質のグラフでは、近隣のステーションからの参照 BAM 測定値が表示されますが、偏差プロットには考慮されていません。この実験の目的は、同じタイプのセンサー (PMS など) 間の偏差を理解することではなく、異なるテクノロジーを使用するセンサー間で (例: レーザーカウンターとベータ減衰)。
各時系列の下の偏差プロットは、最小値 (青色) と各時系列の差として計算されます。各 5 分間のブロックの最大値 (赤色) と平均読み取り値。 X 軸は平均値を示し、Y 軸は最小/最大と平均の差を示します。最初の 3 つの時系列グラフでは、差が AQI で表されます。この方法により、これらの低コスト センサーの AQI 値の潜在的な誤差を簡単に評価できます。
Std. Particle（標準粒子状物質）とStd. Atmosphere（大気環境）の比較
The graphs below shows the correlation for the CF1 (X, absyss) and the ratio CF1/SAT (Y, ordinate), for the PM2.5 and PM10 data.
The almost too perfect correlation between approx. 30 mg to 100 mg for PM2.5 / PMS5003, (40mg to 150 for PM10) does not sound too scientific...
cf1<30 ⇒ sat=cf1
cf1>100 ⇒ sat = cf1 * 2/3
cf1 in ∈ [30;100] ⇒ sat = 30 + cf1 * (cf1-30)/70 * 2/3
The formula has been updated with correct ratio (2/3)
興味深い質問の 1 つは、CF-1/SAT 比が Plantower によって行われる校正プロセスの一部であるかどうかです。少なくとも、PM2.5 の場合、PMS7003 と PMS5003 の上限しきい値は異なります (最初のしきい値は 85、2 番目のしきい値は 100)。十分なデータが利用可能になった場合、このページは答えで更新されます...
PM10とPM2.5の相関関係
今のところ、相関関係は完全に直線的であるように見えますが、次の PM10 汚染イベントが発生するとすぐに、グラフでビン サイズ検出の効率が確認できるようになります。
さらに、チェックすべき興味深いパターンの 1 つは、Dylos センサーで見られる非線形曲線です。この曲線パターンは、ダイオードを「妨害」する粒子の数が多すぎるために、センサーがさまざまな粒子ビンを適切に検出できないことが原因です。今のところ、大気汚染はこの現象を検出するには低すぎますが、冬が到来するとすぐに、データによってこのパターンの存在が確認されるでしょう。
粒子状物質の時系列 (屋内設定)
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